原文服务方: 科技与创新       
摘要:
本文着重对SVM和KNN分类法进行分析,并结合实际的文档集测试了SVM和KNN分类法的性能,给出了实验数据.
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文献信息
篇名 基于SVM和KNN算法的科技文献自动分类研究
来源期刊 科技与创新 学科
关键词 文本分类算法 SVM KNN 文本自动分类系统
年,卷(期) 2006,(36) 所属期刊栏目 软件时空
研究方向 页码范围 275-276,65
页数 3页 分类号 TP311
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1008-0570.2006.36.096
五维指标
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (6)
共引文献  (52)
参考文献  (3)
节点文献
引证文献  (14)
同被引文献  (17)
二级引证文献  (9)
1967(1)
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1976(1)
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1996(1)
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2000(1)
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2001(1)
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2008(2)
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2009(2)
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  • 二级引证文献(2)
2016(2)
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  • 二级引证文献(1)
2017(1)
  • 引证文献(0)
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2018(4)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(2)
2019(4)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
文本分类算法
SVM
KNN
文本自动分类系统
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
科技与创新
半月刊
2095-6835
14-1369/N
大16开
2014-01-01
chi
出版文献量(篇)
41653
总下载数(次)
0
总被引数(次)
202805
相关基金
江西省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangxi Province
官方网址:http://www.jxstc.gov.cn/ReadNews.asp?NewsID=861
项目类型:
学科类型:
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